Flink驱动的实时数据仓库实战与挑战

"基于Flink的实时数据仓库实践分享深入探讨了严选电商在17年下半年开始实施的实时数仓项目。该项目背景具有三个关键特性：一是业务链路长且快速变化，作为ODM电商，严选涉及商品采购、生产、仓储和销售等多个环节，导致数据域广泛；二是实时数据需求增长，业务决策和用户互动活动都依赖于即时数据，优先选择实时解决方案；三是对数据质量的高标准，因为数据直接关系到业务效果和用户体验。 项目的设计目标强调了灵活性、高效开发和高数据质量。设计上，采用了Flink实时计算引擎作为核心，构建了一个包含接入层、计算层、存储层和服务层的多层架构。接入层负责收集来自各业务系统的数据，并将其放入消息队列，确保实时和离线数据来源的一致性。计算层利用Flink进行数据加工处理，根据不同应用场景选择合适的存储介质，如Kafka用于数据流处理，而不同的存储介质则服务于不同的业务场景。 Flink和Kafka的交互使得数据处理分层明显，计算引擎从Kafka获取数据后进行加工并返回Kafka，进一步提升效率。存储层中的数据通过统一查询服务和指标管理系统进行管理和访问，前者为业务方提供数据接口，后者负责数据指标的定义和维护。这些数据最终应用于不同的数据应用，如正式产品或业务系统。 整个设计过程借鉴了离线数仓和业界的最佳实践，将数据划分为ODS（操作数据层）、DWD（明细数据层）和DIM（维度数据层），分别对应数据的原始收集、主题域细化和维表构建，确保数据结构清晰、易于分析。 总结来说，这个基于Flink的实时数据仓库实践分享详细阐述了如何通过Flink技术应对严选电商复杂且快速变化的业务需求，以及如何通过有效的数据架构和处理策略确保数据质量和业务应用的高效执行。"